Diante dos novos espaços virtuais e interativos mediados por tecnologias da informação, que suscitam novas formas de comunicação, se faz necessário revisitar as práticas e as técnicas de organização do conhecimento, pensando se seria necessário, ainda, alargar as possibilidades de localização, uso e retroalimentação da informação na Web. Essas práticas, orientadas por normas e padrões de descrição, estão sendo cada vez mais embutidas nas programações de sistemas complexos programados a partir de lógicas convolucionais que possibilitam um nível de aprendizagem profunda pelo próprio sistema. No ambiente computacional, a compreensão sobre o conceito de informação significa atribuir uma contextualização aos dados e, neste contexto, tem sido desenvolvido um conjunto de técnicas e operações que resumiremos neste momento enquanto deep learning, que tem como base o uso de orientações oriundas da compreensão das redes convolucionais na programação tornando possível promover a detecção, a percepção e o reconhecimento automático de objetos.
L. de S. Gracioso; A. C. Simionato; L. M. O. Machado; M. da G. M Simões.
Indexação automática de imagens na web: tendências e desafios no contexto Deep Learning.
Revista Ibero-Americana de Ciência da Informação, v. 11, n. 2, p. 541–561, 2018.
Internet: <periodicos.unb.br> (com adaptações).
Considerando que o texto precedente tem caráter motivador, redija um texto dissertativo a respeito do seguinte tema.
A UTILIZAÇÃO DA INDEXAÇÃO E DE METADADOS PARA O PROCESSO DE RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO DIGITAL.
Ao elaborar seu texto, aborde, necessariamente, os seguintes aspectos:
1 a importância do processo de indexação para a recuperação da informação digital; [valor: 3,00 pontos]
2 técnicas de indexação automática por meio de aprendizagem de máquina; [valor: 3,50 pontos]
3 a relevância da descrição de metadados para a recuperação da informação digital. [valor: 3,00 pontos]
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